AI, 앞으로는 여기가 돈이 됩니다 (ft. 이경전 교수 1부)

01핵심 개요

02게스트 이력 — 연합학습으로 소상공인 AI

이경전 교수는 미국 인공지능 학회(AAAI)의 혁신적 인공지능 응용상(IAAI) 을 1995·1997·2020·2024년 총 4회 수상한 응용 AI 선구자다. 2024년 수상 연구는 연합 학습(Federated Learning) — 아마존·쿠팡·넷플릭스 같은 대기업만 데이터·고객이 많아 AI가 강해지는 구조를 뒤집어, 소상공인·중소기업이 데이터를 한곳에 모으지 않고 각자 회사에 둔 채(자산 유출 없이) 연합해 강력한 공통 AI를 만드는 방법이다. 각자 데이터로 학습시킨 AI를 합쳐 힘을 키우는 방식.

03AI 일자리 공포는 오해 — 조엘 모키르의 통찰

작년 노벨경제학상 수상자 조엘 모키르의 핵심 논지: 새로운 기술·문화를 긍정적으로 수용한 사회·국가가 번영한다. 한국은 영향력 있는 인사들조차 "AI가 일자리를 없애고 인류를 멸망시키고 딥페이크를 일으킨다"는 위협 프레임이 강한데, 모키르 관점에선 그런 사회가 오히려 발전하지 못한다. 저자는 "역사를 보면 지금의 혼란이 설명된다"는 취지로 억지로라도 이 책을 썼다고. 실제로 2025년까지 AI 일자리 소멸을 외치던 FT·NYT·WSJ·블룸버그가 2026년 들어 "AI가 일자리를 없애지 않는다"로 논조를 바꾸고 있고, 빅테크 CEO들도 말을 바꾸는 중.

04자동화 200년사 — 카메라·축음기의 반복 패턴

• 카메라: 화가들이 "안개가 사라지기 전에 못 그린다"는 고통에서 직접 발명(레오나르도, 페르메르, 오페라 극장 화가 다게르). 독일 신문은 "프랑스의 거짓말", 종교계는 "하나님 형상을 기계가 복사하는 불경", 조선엔 "렌즈에 아이 눈을 쓴다"는 루머까지. 그러나 카메라 이후 화가·갤러리는 더 늘었고, 화가 다수는 사진사로 전업해 더 많이 벌었다(초상화 수 시간 → 사진 5분). 딥페이크도 새롭지 않다 — 링컨 합성사진처럼 카메라 시대에도 조작은 있었다.
• 축음기: 음악가는 원래 귀족 앞 라이브로만 돈을 벌었다. 에디슨은 유언·구술 녹음용으로 만들었을 뿐, LP 산업이 될 줄 몰랐다. → 지금의 AI 개발자·회사도 "이게 어디에 쓰일지" 모른다. 그들의 예측을 다 믿을 필요는 없다.

05재본스의 역설 — 비용이 내려가면 수요는 폭증

에너지 효율이 좋아져 석탄이 덜 들자 오히려 석탄을 더 쓰게 된 재본스의 역설이 소프트웨어에도 적용된다. 프로그램 제작 비용이 내려가면 "산업이 될 수 없던 낙후 분야"까지 소프트웨어화된다(예: 치과 병원↔치기공사 사이 수작업을 디지털화한 큐클릭). 미국 노동통계국(BLS) 전망: 코딩 프로그래머 −6%, 소프트웨어 개발자 +15%(2034년) — 코딩은 줄어도 개발은 더 많아진다. ATM(은행원 실직이 아니라 지점 운영비 절감→거래 폭증), 비행기 파일럿(4명→2명→운항 스케줄 대폭 증가)도 같은 원리.

06AI 시대 교육 — "프로가 쓰면 프로 결과"

이경전 교수는 2003년 이래 인터넷을 닫고 시험을 본 적이 없다. "너희가 일할 곳은 AI가 되는 곳"이므로 AI·인터넷을 시험에 오픈한다. 핵심 통찰: "프로가 AI를 쓰면 프로 결과가, 아마추어가 쓰면 아마추어 결과가 나온다" — 공부 잘하는 학생이 AI도 잘 쓴다. 중국 후단대 교수의 시험 사례가 압권: AI에게 질문해 틀린 답을 찾아올수록 점수가 높아진다. AI가 틀릴 만한 질문을 하려면 지식의 최첨단에 서 있어야 하므로 실력이 곧 드러난다.

07현황 및 전망

청소년 조언은 최태원 SK 회장의 강연과 일치한다 — 앞으로 직업이 수백 개가 될 수 있으니 순서를 정해 여러 갈래를 준비하라. "AI가 다 하니 공부 필요 없다"는 시나리오와 "열심히 한 사람이 혜택 받는다"는 시나리오가 반반이라면, 파스칼의 내기처럼 준비하는 쪽이 합리적이다. 결국 시장에 가치를 주는 만큼 보상받는 체제는 유지되며, 세상 변화에 적응해 움직이는 것(뇌가 있는 동물의 숙명)이 기초 역량이다. AI는 "피할 수 없는 미래"이고, 저항보다 수용·활용 능력이 핵심 경쟁력이 된다.

08용어 사전

09핵심 구간

• 이경전 교수 이력·연합학습 상
• AI 일자리 오해·조엘 모키르
• 자동화 역사·카메라와 화가
• 재본스 역설·BLS 통계
• AI 시대 교육·중국 후단대 시험
• 청소년 조언·직업 수백 개